基于LCC和量子遗传算法的电动汽车充电站优化规划

电动汽车充电站优化规划是电动汽车与智能电网灵活互动的重要研究内容之一。面向电动汽车充电站运营周期,详细分析了充电站的成本效益及全寿命周期成本（LCC）的计算方法;基于上述工作,提出利用交通路网车流量信息估算充电站容量,以充电站运营商获得的净现值收益最大为优选目标,以交通路网车流量、电网电能质量和经济性、用户充电需求为约束条件,确定充电站的选址和容量;进一步地,提出了计及LCC的充电站优化规划模型,并采用量子遗传算法求解该模型。算例仿真表明,优化规划模型及其求解方法有效。     

基于混合整数二阶锥优化的高速路沿线充电设施网-站协调规划方法

电动汽车由于在节约化石能源、保护环境方面的突出优点,未来将得到更广泛的应用,因此电动汽车充电站及供电网络的规划成为重要的研究课题。本文提出一种高速路沿线电动汽车充电设施和电网协调规划的两阶段方法,在给定交通负荷的基础上,第一阶段通过聚类算法确定充电站的选址和容量;第二阶段通过数学规划模型确定电网规划方案,包括发电机和线路的数量。电网规划问题中使用了交流潮流模型,可以精确考虑电网运行状态。基于凸松弛方法可将电网规划转化为混合整数二阶锥优化问题,采用商业软件求解。算例验证了本文所提方法的可行性。     

电动汽车充电站规划布局与选址方案的优化方法

在兼顾充电站运营者和电动汽车用户双方利益的前提下,提出了一种基于全社会成本最小化的充电站规划布局的优选模型。在充分考虑路网结构、车流信息和用户路程损耗等影响因素的情况下,提出了充电站选址定容的优化方法。该方法以路口节点的交通流量来表示路网中的车流情况,以权重来反映车流密度对充电站服务范围的影响,以用户在充电路程中的损耗成本最小为目标进行选址,并利用加权Voronoi图来实现充电站服务范围的自动划分。最后,以全社会成本最小为目标从多种规划方案中选择最优方案作为规划区充电站最终的规划方案。算例表明,所提出的方法和模型对于城市区域电动汽车充电站的优化规划具有一定的可行性和合理性。     

基于深度学习的充电站容量规划方法

随着电动汽车充电设施建设的日益增长,区域内社会用户所需要的电动汽车供电容量的预测问题成为影响充电站建设规划的关键问题。结合深度学习的数据特征研究理论,提供了一种基于充电站容量影响因子的机器学习容量规划预测方法。该方法以充电站周边交通、区域发展和电网安全等环境影响因子为基础,训练并建立服务环境与充电需求的神经网络映射模型。实验表明,该模型对待建充电站周边环境影响因子进行分析后可以给出待建充电站的理想充电容量,从而解决待建充电站的充电容量定容问题。     

考虑驾驶人行为习惯及出行链的电动汽车充电站站址规划

电动汽车充电站作为电动汽车重要配套基础设施,直接影响电动汽车行驶的便利性和经济性,站址规划是否合理成为电动汽车能否普及的关键因素之一。为了提高充电站的覆盖率和服务率,文中基于出行链思想对出行者空间行为特性进行分析,建立了电动汽车空间充电需求模型,以充电需求为衡量站址合理性的指标之一进行站址优化,然后基于Voronoi思想,利用免疫算法建立充电站站址选择模型,从而得到充电站合理布局规划结果,扩大了电动汽车可充电范围,提高了充电站的服务率。     

基于AHP-熵权法的电动汽车充电站运行能效评估

根据我国电动汽车充电站运行特点,参考相关标准和技术规范及现实因素,从供电可靠性、充电设备效率、电能质量、运营状况及为电网提供辅助服务的能力等5个方面出发,建立电动汽车充电站运行能效评估指标体系,提出基于AHP-熵权法的电动汽车充电站运行能效评估模型,将定量指标和定性指标分别进行规范化处理,应用AHP-熵权法综合考虑指标的主观权重与客观权重,从而实现对电动汽车充电站运行能效水平的综合评估。针对武汉地区4个运营中的电动汽车充电站进行了运行能效评估,结果表明,基于AHP-熵权法的电动汽车充电站运行能效评估模型能够为电动汽车充电站的建设和经济运行提供参考依据。     

考虑用户出行特性和配电网线路可用裕度的充电站规划

考虑到电动汽车用户、电动汽车充电站和配电网三者之间的相互影响关系,根据路网交通流量和用户出行特性建立了电动汽车用户的年总耗时成本模型。在计及电动汽车充电站和配电网的年总成本的基础上建立了全社会年总成本模型,以此对电动汽车充电站进行优化规划。针对电动汽车充电站接入配电网的馈线布局,考虑了线路的通道资源问题,并建立了可用裕度模型。根据环境条件、社会条件、自然条件等外在条件对充电站的候选站址进行初步筛选。然后,以单位时间内充电站的综合成本最小为目标对充电站的容量进行优化配置。利用离散二进制粒子群算法和删除路径算法实现了电动汽车充电站的选址定容及接入配电网的馈线规划。最后,以33节点的路网和19节点的配电网为例,验证了所提模型及求解方法的合理性和有效性。     

城区电动汽车充电站布局规划研究

电动汽车的大量推广必须以科学合理的充电设施规划为基础。提出一种城区电动汽车充电站布局规划方法。首先,在城区电动汽车快充需求分布预测基础上,以充电站内充电机数量、充电站与快充需求点间距离以及充电站间距离为约束,充电站社会年总成本最小为目标,建立兼顾充电站、电动汽车用户以及电网三方利益的充电站选址定容模型。然后,采用Voronoi图联合改进粒子群算法对模型进行求解。通过Voronoi图划分充电站服务区域,再利用改进粒子群算法进行全局寻优,得到规划区域内充电站选址定容最优方案。最后,以某城区为例进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

含分布式电源与充电站的配电网协调规划

分布式电源与电动汽车充电站共同接入配电网,对配电网规划和运行具有重要的影响。提出一种综合协调规划方法,该方法能够实现分布式电源选址定容、充电站位置及容量、配电网架建设和改造的综合优化规划。考虑风光资源和负荷的随机波动性,以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标,建立了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型,采用改进遗传算法进行求解。以一个待扩展的辐射状配电网络为例,仿真计算结果表明,对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划,能够提高电网的经济和环境效益,得到的规划方案更为合理。     

考虑电动汽车充电站布局优化的配电网规划

充电站的布局不仅应考虑电动汽车用户充电的方便性,还应考虑充电站接入电网的成本。研究满足传统负荷增长和新增电动汽车充电负荷需求的配电网规划问题,以馈线的扩容与新建、变电站的扩容、充电站的新建为手段,以包含充电站配电网投资与运行成本最小为目标,建立了考虑充电站布局优化的配电网规划模型。该模型不仅考虑配电网的安全运行约束,还...     

基于计算几何方法的电动汽车充电站规划

综合分析了影响电动汽车充电站规划的若干因素,建立了电动汽车充电站规划的最大收益模型。根据电动汽车充电特性和出行特征,计算电动汽车充电功率需求期望值,从而得出规划区充电站的容量需求。根据电动汽车的分布特点,通过调节加权伏罗诺伊图的权重,使得服务区域划分更合理,同时保持各充电站负载率的均衡。利用粒子群优化算法的全局寻优能力,结合加权伏罗诺伊图,对充电站进行选址定容和服务区域划分的优化规划。算例分别针对不同电动汽车数量和不同分布方式的情况进行计算,结果验证了所述模型和方法的有效性和可行性。     

考虑用户便捷性和配网接纳能力的EV充电站选址定容

充分考虑规模化电动汽车(EV)使用过程中受限于交通便利性、接入过程中不宜超过配电网接纳能力的问题,提出一种区域范围内EV充电站选址定容优化规划方法。首先,应用蒙特卡罗方法分析有序、无序充电2种不同场景下EV接入配电网的负荷需求特点;其次,构建考虑交通便利性和配电网接纳能力的EV充电站选址定容优化模型,并应用粒子群和Voronoi相结合的方法对其进行求解,先后实现区域范围内EV充电站选址确定、充电站内充电桩个数优化;最后,通过典型的北方城区实际案例,验证所提优化规划模型的合理性,以期为我国EV充电站的规划建设提供借鉴。     

考虑电动出租车随机概率行为特性的充电站规划

电动出租车的规模化运营需要以充电设施为支撑,考虑到时间价值对以盈利为目的的电动出租车驾驶员的重要性,以及出租车在选择充电站时兼顾时间损耗大小和寻找乘客便捷性的特点,基于效用函数建立了出租车对充电站的概率选择函数,进而构建全社会年总成本目标函数,以配电网容量和站址间距离为约束建立模型。基于排队理论的M/G/c模型,采用带约束条件的整数规划模型对充电站容量进行优化配置,通过改进的量子遗传算法实现电动出租车充电站的选址定容规划。最后,以49节点的路网和32节点的配电网为例说明了模型和方法的有效性和实用性。     

电动汽车充电站多阶段选址规划

电动汽车充电站作为电动汽车运营所需的配套设施,其建设时间、位置与规模对电动汽车的推广有着重要意义。现有研究将电动汽车充电站的规划选址作为一个静态规划问题处理,忽视了电动汽车充电站的建设时间,因此提出了一种电动汽车充电站选址的多阶段规划模型,并应用伪动态规划的思想求解该模型。首先提出了一种计及电动汽车充电站投资成本、运行维护成本以及用户充电损耗费用的多阶段规划模型;其次在准确预测各阶段充电需求的基础上,通过遗传算法确定规划期末的规划方案;最后通过动态规划逆序解法获得各阶段的规划方案,算例分析验证该方案的优越性。     

基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容

针对城市电动汽车充电站的选址与定容问题,建立了考虑充电站运营商、电动汽车用户以及电网企业综合利益的充电站选址定容规划模型。采用Voronoi图思想和需求点栅格化理论,结合Floyd最短路径算法划分充电站的服务范围。提出采用一种混沌模拟退火粒子群优化算法对问题进行求解,通过引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,并结合模拟退火算法的概率突跳特性使算法在迭代后期仍具有较高的全局寻优能力。通过算例分析表明,采用所提算法对城市电动汽车充电站选址定容进行优化规划的可行性和有效性。     

基于粒子群遗传算法的电动汽车充电站的布局规划

电动汽车充电站属于电动汽车重要的配套设施,充电站的布局规划对电动汽车的推广有重要意义。提出了区域内车辆流量守恒原理,将区域内的电动汽车数量视为恒定,对电动汽车的总量以及分布进行预测。提出了电动汽车充电站的年最小年综合费用模型,以某城市小区为例,采用粒子群遗传算法对模型进行求解。计算结果表明,基于粒子群遗传算法的电动汽车充电站的布局划具有全局最优、适应性强、经济性好、简单实用等优点。     

满足电动汽车快充需求的含储能复合型充电站充电优化策略

电动汽车(EV)快速充电站的功能正逐步向集成风光储等综合能源的复合型充电站方向发展,选择一种能够提高快速充电系统各方效益的充电优化策略有助于推广EV及新能源产业。在此背景下,通过电价激励手段,制定了提高EV与复合型充电站综合效益的充电优化策略。首先,基于EV充电时间成本与充电经济成本建立了EV综合最优路径规划模型;然后,根据EV决策结果所得不同的快充负荷及车流量,各复合型充电站通过调度站内储能,构建了复合型充电站的效益优化模型,以EV综合成本最优及复合型充电站综合效益最优为双重优化目标。以某区域18 km×18 km路网为算例对所提优化策略进行仿真,结果表明所提优化策略可有效降低EV充电综合成本,并大幅提高复合型充电站的综合效益。